非线性模型预测控制法提升UUV路径跟踪能力

本文主要探讨了基于模型预测控制的UUV（水下无人航行器）路径跟踪控制方法的研究。在UUV的广泛应用中，如军事和民用任务的执行，路径跟踪控制是一项关键技术。然而，UUV在实际操作中面临着欠驱动问题，即其动力不足导致无法完全跟踪预设路径，以及非完整约束和模型非线性等挑战。 为解决这些问题，研究人员设计了一种非线性连续模型预测控制算法。首先，他们构建了UUV在垂直面的运动模型，采用状态空间模型来建立预测模型。通过设定性能指标，利用泰勒级数展开和李导数理论，推导出连续时间状态下对UUV进行最优路径跟踪的控制律。这种控制策略允许UUV在欠驱动条件下仍然能够有效地进行路径跟踪。 设计的关键在于处理非线性问题，通过非线性模型预测控制技术，可以更好地应对UUV在复杂环境中的动态变化。这种方法不仅能有效应对UUV的动态特性，还能提高控制的稳定性和准确性。通过仿真实验，作者验证了所设计的垂直面路径跟踪控制器的有效性，证明了它在实际应用中的可行性。 论文的关键词包括水下无人航行器、欠驱动、模型预测控制、路径跟踪以及李导数，这些关键词准确地概括了研究的核心内容。整个研究工作得到了国家自然科学基金项目的资助，这表明了该领域的学术认可和研究价值。 总结来说，这篇论文深入探讨了如何利用模型预测控制技术来优化UUV的路径跟踪能力，特别是在处理欠驱动和非线性问题上的创新方法。这对于推动UUV技术的发展和实际应用具有重要意义，也为其他类似无人系统提供了重要的控制策略参考。